答辩人
wenyuanwang
一
我是谁
基本信息与主要负责方向
导师
erinwan
所属团队
产品运营二团队
主要工作
货补活动风控
商品评价治理
商品评价治理
二
我在小店做什么
两条主线：一条建基建，一条做治理
项目 1 · 基建期
货补活动风控
负责货补活动（心智品、通用货补等）风控的基础建设，围绕风控接入、风控执行、BC 端体验三大环节补齐基建能力，让风险商品 / 品类接得更快更全、风控执行更准更高效、B/C 端体验更好，并沉淀可复用于其他风控场景的通用能力。
风控接入风控执行BC 体验通用能力沉淀
项目 2 · 常态化运营
商品评价治理
负责评价及其衍生场景"留言"（评价回复）的风险治理。项目处于常态化运营阶段，核心目标是风险维稳与审核提效——守住审核质量（不漏放、不误判），同时压缩人审成本、提升机审覆盖与准确率。
诱导好评专项B端投诉链路C端机审留言治理
PROJECT 01
货补活动风控
围绕风控接入、风控执行、BC 端体验三大环节补齐基建能力，推动流程线上化、标准化。
1
项目背景与核心挑战
为什么货补风控的基建能力尤其重要
货补场景属于营销活动风控中的一类特殊场景，与常规营销活动存在显著差异：
🔄
周期长 · 常态化
↓ 推导诉求
攻防没有终局，要求常态化风控运营，而非阶段性应对。
💰
单品补贴高
↓ 推导诉求
需在活动级限制之上叠加品 / 品类级精细管控，对漏放、误伤容忍度更小。
📦
商品变动频繁
↓ 推导诉求
新品需快速接入，要求策略配置化、接入标准化。
结论：货补风控接入高频、对抗持续，基建能力尤其重要，直接影响风控接入效率、执行安全性、B/C 端体验。
2
接手时的现状与痛点
一个"基建几乎为零、全链路手动"的起点
3
目标
围绕三大环节补齐基建，实现标准化、自动化、智能化
风控接入
建立「风险品前置发现 → 告警 → 策略配置 → 上线」完整 SOP，保障接入的覆盖率与时效。
风控执行
覆盖下单全生命周期（曝光拦截 / 下单拦截 / 砍单），建立反误判机制与策略迭代闭环，保障执行准确率。
B/C 体验
建设 B/C 端反馈通道与处置能力，保障申诉响应效率，持续收敛误判影响。
4
核心工作
本期主攻砍单执行线上化，配套接入提效与工具建设
核心动作
砍单审核线上化 · 保障风控执行稳定性
本期主线一句话定位：把高危、离线、依赖人的砍单流程，升级为线上化、有兜底、可度量的标准流程。
背景
- 砍单在货补场景非常关键：部分订单风控无法前置，只能靠砍单挽回资损。
- 离线流程导致了很多问题：忘记审、忘记砍、忘记锁单、忘记解除锁单；且不规范、没留痕、不好追溯。
- 建设进度直接关联核心人力效率：目前每单都需正式产品 / 策略介入审核，建设进度 / 效果直接影响他们的工作效率。
一期 已实现
MVP 流程（砍单审核 → 砍单）线上化，多层人工兜底。
核心目标：防止误判、防止资损
二期 建设中
全流程线上化：砍单审核 → 预砍单 → 商家确认 → 砍单复核 → 执行砍单，特殊情况人工兜底。
核心目标：平衡资损、效率、BC 体验
建设内容明细
子模块一砍单审核 把"共享 Excel"式的线下审核搬到线上，建立标准与兜底
审核标准 已落地
问题无审核标准，判断口径不一致。
方案风险品分级管控：结合稀缺程度、补贴力度、商家 / 行业意愿，确定管控等级（一般 / 严格 / 超严格）。
审核台开发 已落地
问题需批量审核，风险判断强依赖订单聚集性比对，单点推审无法满足。
方案把"共享 Excel"搬到线上，借助 AI 能力自主完成工具开发：
- 功能层面：兼具 Excel 已有能力（列筛选 / 排序 / 折叠、自动保存与云端共享）+ Excel 没有的能力（元素级重复值判断与高亮、字段管理、一键筛选相似行、砍单 & 反误判二确）。
- 字段层面：引入 100+ 审核字段，囊括所有审核所需信息。
审核台功能示意：100+ 字段管理、重复值高亮、批量操作、审核提交与反误判
在建AI 辅助审核、历史全量关联订单查询、易用性持续迭代。 开发中
回调策略 已落地
问题审核期间订单可能发货，发货后再砍需拦截物流，存在钱货两空风险。
方案进审未发货自动锁单、支持锁单延长、审出无风险自动解锁、审出有风险则核验订单状态后执行砍单。
回调流程：策略推审 → 一审 → 二审 → 产品砍单 → 周知
反误判机制 已落地
问题砍单是高危操作，误砍直接伤害真实用户与 GMV。
方案提交时弹窗二次确认 → 提交后 PASS 单审批 → 砍单结果群内周知；高价值 / 腾讯 / 腾讯关联用户强制提醒。
子模块二砍单复核 配合二期新增的"商家确认"环节，补齐复核能力
复核流程设计 开发中
问题新增"商家确认"环节需配套复核能力；存在商家与平台看法不一致、需确认物流拦截是否成功、用户反馈等复核情况。
方案新建复核审核台，按复核类型半天聚合推审。流程：复核推审 → 复核 → 仍需砍单 → PASS 单审批（产品） → 砍单。
- 主要复核类型：① 商家 & 平台端订单状态不一致；② 拦截物流 & 异常物流确认；③ 商家 / 用户申诉。
预砍单订单人工复核流程
子模块三数据审计 让砍单结果可核对、审核质量可量化
砍单对账 开发中
问题不知道某一 / 一批订单有没有锁、有没有砍成功，问题发现强依赖内外部反馈。
方案订单砍单生命周期管理 + 砍单整体对账 + 异常自动告警。
审核指标体系 开发中
问题缺乏统一审核指标，质量与效率无法量化。
方案量化审核质量（准确率 / 召回率 / 存疑率）、效率（时效 / 单均耗时）、效果（砍单成功率 / 漏砍率）。
配套建设
风控接入提效 · 主动发现、分级复用
从"被动一品一配"到"主动分级复用"一句话定位：建立完整 SOP，新增管控品类时产品只需确定"商品圈定逻辑 + 管控规则"，其余自动化。
前置发现
商品圈定
商品圈定
→
告警
→
策略配置
复用 / 新建
复用 / 新建
→
上线
- 规则与已有一致 → 自动复用策略模板，无需人工重配推审与拦截策略；
- 规则不一致 → 手动新建模板，配置后入库，供后续复用；
- 底层以配置化实现，后续可接入策略管理系统。
1
分级管控规则
结合稀缺程度、补贴力度、商家 / 行业意愿，将风险品分为 一般 / 严格 / 超严格 三档，对应不同限购、拦截与审核强度——接入有规可依。
2
新品自动发现
基于商品圈定逻辑自动发现风险品并告警，自动 / 人工确认后纳入管控。心智品 iPhone 已实现告警主动发现，改变"依赖行业反馈、常漏接"的现状。
3
策略包复用
把"一品一配"抽象为可复用策略模板库，同类商品直接套用，从根本上降低品级精细管控的接入成本（后续与营销风控活动系统合并落地）。
配套建设
内部工具建设
把线下动作沉淀为可追溯工具新砍单工具 建设中
现状：黄牛 / 薅补贴砍单多为线下操作，无确认、无数据、不再纳入策略，低效且风险高。
- 囊括全部砍单能力：限制发货 / 解除限制 / 普通砍单 / 拦截物流 / 强制砍单
- 支持一键推审、空跑 / 二确、砍单灰度
- 操作强制空跑 + 强制二确 + 结果周知
- 全局监控、全流程可追溯
部门内风控查询 Bot 已落地
现状：账号是否被风控依赖业务 / 风控技术定位，低效，行业侧体验差。
- 基于 AI 实现，支持微信号 / UserUIN / 订单号查询
- 返回当前所有活动的风控拦截状态
- 控制部门权限，仅返回"是否拦截"
5
后续规划
从"看单"升级到"看关系"，从"经验"升级到"例行评估"
🕸 构建用户关联图谱
团伙识别是货补风控最核心、也最难的一环。计划构建以用户为节点，以自然人 / 强关联 / 弱关联为边的关联图谱，用于：
- 前置拦截：以实锤用户为起点，沿强关联 / 自然人边扩散，召回潜在风险用户
- 风险订单发现：召回最大风险簇，批量识别成规模的团伙订单
- 审核证据：将关联订单一并传入，审核从"看单"升级为"看关系"
落地节奏：一期先基于已实锤黑样本做强关联扩散，不依赖全量图计算，控制投入与见效周期。
📊 建设例行化准召评估机制
建立常态化的准确率、召回率评估，让风控安全性可持续量化、可持续优化。评估覆盖三个维度：
活动活动维度准召
策略策略维度准召
风险品风险品维度准召
与动作 1 的"审核指标体系"衔接，形成本期基建的价值验证闭环：指标先量化质量与效率，例行评估再持续跟踪安全性。
PROJECT 02
商品评价治理
常态化运营阶段的风险维稳与审核提效：守住审核质量，同时压缩人审成本、提升机审覆盖与准确率。
1
背景与目标
评价 + 留言两大场景，核心问题各有侧重
📝 评价场景
核心目标：保障真实、可信、健康的评价生态
- 真实：真实交易、真实体验，防刷单刷评
- 公平：双向——防商家刷好评诱导，防买家恶意差评勒索
- 有用：对后续买家有决策价值，反灌水低质
- 合规：法律法规底线内容
💬 留言场景（评价回复）
治理目标：保障内容安全
- 底线：违法违规、辱骂攻击等红线内容
- 无意义：灌水、刷屏、无信息量内容
当前阶段：业务已进入常态化运营，以维稳 + 提效为主。重点事项：诱导好评专项治理、B 端评价投诉治理链路优化、C 端评价判白机审建设、留言治理。
2
核心工作
两条主线：诱导好评专项 + B 端投诉链路优化
核心动作
诱导好评专项治理 · 从指令到落地的全链路专项
一句话定位：建立"标准 → 审核 → 处置 → 体验"四环闭环，把甲方指令落为例行化治理能力。
背景：甲方指令。目标：通过治理手段减少商家诱导好评行为，诱导好评评价量、诱导好评行为量下降 30%。
① 建立治理标准
内容明确治理规则：诱导好评行为（商品详情 / 店铺装修 / 评价内容 / 客服会话）与诱导好评商家（梯度），配套处置规则与治理方案。
② 跑通例行化审核链路 已落地
内容推审策略上线运行、审核台搭建完成、人审规则 SOP 落地，实现诱导好评例行化审核。
- 商家梯度处置：按单日诱导好评行为打标，累计违规次数对应预警 / 搜索降权 / 禁止搜索等梯度处罚
- 行为单点处置：客户会话 / 店铺装修 / 商品详情 / 评价本身分别拦截、禁搜、下架、屏蔽
例行化审核链路：商家梯度处置 + 行为单点处置
③ 补齐 B/C 端体验
- 违规信息对 B 透传，并附带合规指引；
- C 端评价举报通过后向用户推送处理结果；
- 打通 PA 投诉升级链路，确保 100% 升级业务处理。
规则码商家诱导好评行为（90003369）/ 商详诱导好评（90003370）/ 店铺装修诱导好评（90003371）
④ 处置能力上线 一期已落地
一期异步处置能力，场景：商家、商详、店铺装修。
二期实时处置能力，场景：客服会话（提示：该消息疑似包含不合规的诱导内容，请调整后重新发送）。 建设中
⑤ 处置落地
内容完成存量回扫，输出第一批商家、商详、店铺装修治理数据（含商品 & 店铺复核、商家离线例行化审核明细）。
核心动作
B 端评价投诉治理链路优化
一句话定位：用"机审链路 + 前置拦截 + 对 B 规则"三步，把投诉审核从"无差别人审"升级为"分层自动化处置"。
背景：为什么值得做
- B 端投诉是占用内部审核人力的 Top1 队列：审核复杂度高、占用人力多（占评价审核队列人力 66.7%）。
- 增量空间明确：全量人审，日均 1,242 单，商家投诉通过率仅 10.45%。
① 建立 B 端评价投诉机审链路
内容对用户行为、评价内容进行判断，自动驳回"用户主观感受差评""商家无同行证据"类简单投诉，异常投诉及简单投诉自动处置。
② 基于投诉成功数据，提升一审前置拦截能力
内容基于 B 端商家投诉成功数据，提炼更多违规特征，针对性补充规则，提高策略能力。
③ 增加对 B 规则
内容新增"滥用投诉中心"规则，对高发起、低通过、无差别批量举报及提供虚假举证的商家实施功能限制。
3
后续规划
刷评识别升级 + 留言场景系统化
🔍 基于语义相似的刷评识别能力
当前刷评治理主要依赖用户行为模式，已基本解决商家侧竞争公平问题（黑灰产批量刷好评）。但用户侧许多商品评论多且相似，信息获取效率低、无决策价值。
需建设基于语义相似的刷评模型，对语义相似评论进行干预，削弱用户感知，提高信息获取效率。
🧩 留言场景系统化治理
对留言（评价回复）场景做系统化治理，完善底线与无意义内容的识别、处置与体验闭环。
与评价侧"真实 / 公平 / 有用 / 合规"目标对齐。
内部述职答辩 · wenyuanwang · 产品运营二团队